inflearn logo
강의

강의

N
챌린지

챌린지

멘토링

멘토링

N
클립

클립

로드맵

로드맵

지식공유

묻고 답해요

172만명의 커뮤니티!! 함께 토론해봐요.

4-9 4주차 숙제중 농심라면 문제

해결됨

38군데 합격 비법, 2026 코딩테스트 필수 알고리즘

현재 노션에 있는 코드대로 써 보았습니다 def get_minimum_count_of_overseas_supply(stock, dates, supplies, k): answer = 0 last_added_date_index = 0 max_heap = [] while stock < k : #후보군이 되어야하는 것들만 넣는다 => 공장이 멈추기 전까지 while last_added_date_index < len(dates) and dates[last_added_date_index] <= stock: heapq.heappush(max_heap, supplies[last_added_date_index] * -1) last_added_date_index += 1 supply = heapq.heappop(max_heap) * -1 stock += supply answer += 1 return answer 하지만 9번 테스트 케이스(마지막 날에 공급받는 경우)에서 정답은 2인데, 현재 풀이 값은 1로 나옵니다. # 9. 마지막 날에 공급받는 경우 print("정답 = 2 / 현재 풀이 값 =", get_minimum_count_of_overseas_supply(10, [10, 29], [20, 100], 30)) 노션을 확인해보았지만 코드는 같습니다. 뭔가 놓치신게 있는거 같습니다. 어떻게 수정하면 될까요?

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
  • data-structure
남기정 댓글 2 좋아요 0 조회수 141

스케일링

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

빠르게합격하고싶은데, 스케일링 패쓰해도되죠? 전처리 인코딩이랑 결측치 제거만 해줘도충분하죠?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
성훈 댓글 1 좋아요 0 조회수 40

캐글 문제

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

캐글 문제를 풀려고 하는데 'Edit My Copy' 이걸 눌러서 문제에 진입하면 ' 문제가 발생하여 이 페이지가 중단되었습니다! ' 라는 문구가 나오고 새로고침을 여러번 하다보면 기분 좋을 때 한번식 열리는데, 무슨 방법이 있을까요...

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
달팽이 댓글 2 좋아요 0 조회수 46

셀프 호스팅 n8n 에서도 모든 기능 활용 가능한가요?

해결됨

원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)

이제 곧 무료 트라이얼 기간이 끝나가서 여러가지 알아보다가 "Docker" 를 활용하면 제 컴퓨터에 직접 '셀프 호스팅' 해서 n8n 을 무제한으로 무료로 쓸 수 있다고 하던데, 셀프 호스팅한 n8n 에서도 영상에 나온 노드들 전부 똑같이 사용 할 수 있나요?

  • python
  • youtube-api
  • n8n
  • ai-활용-(ax)
dlengus14 댓글 2 좋아요 0 조회수 144

시험 환경 질문

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 예시문제 작업형1 강의 듣고 있는데 이것저것 연습겸 클릭하고 있는데 문제풀이에서 하다가 답안 메뉴 다시 갔다가 다시 문제풀이로 돌아오니 코드 작성한게 다 날라갔더라고요.. 저장버튼이 활성화되지 않던데.. 저장하려면 어떻게 해야하죠? 실제 시험칠때도 문제풀이 저장하는게 가능한지 궁금합니다 감사합니다

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
합격 댓글 2 좋아요 0 조회수 49

df=~적는것

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요 df['고객만족도'].fillna(m)할때 앞에 다시 df['고객만족도'] = ~ 붙이는거랑 df.dropna(subset='근속연수') 앞에 df = ~ 붙이는게 정확하게 붙이는 이유가 이해가 되지 않습니다.. 뭔가 작업을 할떄 앞에 df ~를 다시 붙여준다고 생각하면 될까요? 감사합니다

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
합격 댓글 2 좋아요 0 조회수 39

signed cookie 와 jwt 토큰

미해결

FastAPI 완벽 가이드

안녕하십니까 강사님! 자세하게 좋은 정보 알려주심에 항상 감사드립니다!! 제 짧은 지식으로 궁금한 점이 생겨 질문드립니다. 사용자 인증을 구현할때 jwt토큰을 사용하는 방법도 있는 걸로 압니다. jwt토큰도 마찬가지로 signed cookie처럼 암호화(인코딩)해서 헤더에 같이 보내는걸로 알고 있습니다. 두 방식이 비슷하다고 생각하는데 jwt토큰과 signed cookie로 인증하는 차이가 무엇인지 궁금합니다. 짧은 경험상 모든 기술간의 트레이드 오프가 존재했던 거 같은데 jwt토큰과 signed cookie에도 그러한 부분이 있는지 궁금합니다 ! 항상 감사드립니다~

  • python
  • sql
  • sqlalchemy
  • FastAPI
Jh P 댓글 2 좋아요 0 조회수 148

작업형2 모의문제 1

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

'Attrition_Flag':pred[:,1], 마지막에 왜 index 1 열을 가져오는지 이해가 안 돼요. 예측하고자 하는 값은 '이탈' 고객인데, 왜 0번째 열이 아닌 1번째 열을 추출하는걸까요?ㅠ 이 부분이 헷갈려요

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
단비 댓글 2 좋아요 0 조회수 72

[문제해결] '오늘도 출첵!' 의 171번 강의에서 중요한 문제를 발견했습니다

미해결

[코드팩토리] [초급] Flutter 3.0 앱 개발 - 10개의 프로젝트로 오늘 초보 탈출!

강의 따라서 프로젝트를 진행하다가 '출근 가능/불가능 확인 로직'에서 문제를 발견했습니다. 이것저것 시도하다가 드디어 해결해서 과정 공유해봅니다. 기존 코드 /// 기존의 initState() @override void initState() { super.initState(); // (아마도) 이 시점에서 오류 발생 ↓ Geolocator.getPositionStream().listen((eventPosition) { // 목적지 위치 var start = defaultLatLng; // 현재 위치 var end = LatLng(eventPosition.latitude, eventPosition.longitude); /// 거리 구하기 var distance = Geolocator.distanceBetween( start.latitude, start.longitude, end.latitude, end.longitude, ); /// 거리가 `boundary` 내부에 들어오는지 확인 setState(() => mayChoolCheck = distance <= boundary); }); } /// 위젯 빌드 @override Widget build(BuildContext context) { /// AppBar: 제목 & 액션 버튼1 var appBar = AppBar( title: Text( '오늘도 출근', style: TextStyle(color: Colors.blue, fontWeight: FontWeight.w700), ), centerTitle: true, // 안드로이드 설정 actions: <Widget>[ /// 원래 위치로 돌아오기 버튼 IconButton( onPressed: returnToMyLocation, icon: Icon(Icons.my_location), color: Colors.blue, ), ], ); return Scaffold( backgroundColor: Colors.white, appBar: appBar, /// 권한 요청을 위한 빌더 body: FutureBuilder<void>( future: checkPermission(), // 위치 권한 묻기 대화상자는 이 시점에 생성됨 builder: (context, snapshot) { if (snapshot.hasError) { return Center(child: Text('${snapshot.error}')); } // 이하 위젯 생성 코드... }, ), ); } /// Future<void> checkPermission() async { /// 위치 서비스 활성화 여부 var isLocationServiceEnabled = await Geolocator.isLocationServiceEnabled(); /// 활성화되지 않았다면 에러 발생 (앱이 현재 위치를 사용할 수 없으므로) assert(isLocationServiceEnabled, '위치 기능을 활성화하지 않았습니다.'); /// 권한 상태 확인 var checkedPermission = await Geolocator.checkPermission(); if (checkedPermission == LocationPermission.denied) { checkedPermission = await Geolocator.requestPermission(); } /// 시뮬레이션 상 `checkedPermission`이 위치 권한 허용 상태가 아니면 에러 유도 assert( checkedPermission == LocationPermission.always || checkedPermission == LocationPermission.whileInUse, '위치 권한을 허용해주세요.', ); } 오류 추적 오류의 원인은 'User denied permissions .. device's location.' 즉, 사용자가 위치 권한을 아직 허용하지 않은 시점에 위치 권한이 필요한 함수를 호출하려고 함. [ERROR:flutter/runtime/dart_vm_initializer.cc(40)] Unhandled Exception: User denied permissions to access the device's location. E/flutter (13339): #0 GeolocatorAndroid.getPositionStream.<anonymous closure> (package:geolocator_android/src/geolocator_android.dart:201:9) E/flutter (13339): #1 Stream.handleError.<anonymous closure> (dart:async/stream.dart:961:16) E/flutter (13339): #2 HandleErrorStream.handleError (dart:async/stream_pipe.dart:303:17) ... #0 에서 이미 getPositionStream().<anonymous closure> 로 추적한 걸로 보아, Geolocator.getPositionStream() 함수 호출 시점에 오류 발생한 것이 분명함. 문제의 원인과 해결책 (일부 ChatGPT의 도움을 받음) 문제의 가장 중요한 핵심은, 처음 앱 실행 시 위치 권한 확인 로직이 완전히 끝나기 전에 위치 권한 허용 이 이루어지지 않으므로, 앱 재시작 이전까지 '사용자 현재 위치 추적 기능'이 활성화되지 않고, 추가로 관련 함수에서 오류 발생 가능성이 있음. 그러므로 checkPermission() 함수는 initState() 에서 최초 한 번만 실행하고, Geolocator.getpositionStream() 함수는 따로 분리하여 checkPermission() 이 정확히 끝난 시점에 실행되도록 로직을 변경함. 1. checkPermission() 의 리턴 타입을 Future<void> 에서 Future<bool> 로 변환 /// 위치 권한 확인 및 부여 함수 Future<bool> checkPermission() async { /// 위치 서비스 활성화 여부 var isLocationServiceEnabled = await Geolocator.isLocationServiceEnabled(); assert(isLocationServiceEnabled, '위치 기능을 활성화하지 않았습니다.'); /// 권한 상태 확인 var checkedPermission = await Geolocator.checkPermission(); if (checkedPermission == LocationPermission.denied) { checkedPermission = await Geolocator.requestPermission(); } /// 위치 권한 허용 여부를 리턴 return checkedPermission == LocationPermission.always || checkedPermission == LocationPermission.whileInUse; } 2. initState() 에서 checkPermission() 과 addSubscription() 함수를 차례로 실행 ( .then() 메소드 활용) @override void initState() { super.initState(); checkPermission().then((permitted) { if (permitted) addSubscription(); }); } /// addSubscriptsion 함수 void addSubscription() { /// 리스너 함수: 출근체크 가능 여부 확인하기 Geolocator.getPositionStream().listen((eventPosition) { // 목적지 위치 var start = defaultLatLng; // 현재 위치 var end = LatLng(eventPosition.latitude, eventPosition.longitude); /// 거리 구하기 var distance = Geolocator.distanceBetween( start.latitude, start.longitude, end.latitude, end.longitude, ); /// 거리가 `boundary` 내부에 들어오는지 확인 setState(() => mayChoolCheck = distance <= boundary); }); } 3. 위젯 재빌드 시 FutureBuilder 의 future 함수 재호출을 방지하기 위해 비동기 결과를 미리 필드로 빼놓기 ChatGPT는 이를 'Cashing Future' 라고 부른다고 함. (이 코드 부분에 중요한 로직이 하나 빠져서 방금 재수정했습니다.) /// 권한 확인 여부 리턴 값 late final Future<bool> permissionFuture; @override void initState() { super.initState(); /// checkPermission()의 결과를 값으로 저장 permissionFuture = checkPermission().then((permitted) { if (permitted) addSubscription(); return permitted; }); } /// 위젯 빌드 @override Widget build(BuildContext context) { /// AppBar: 제목 & 액션 버튼1 var appBar = AppBar(...); return Scaffold( backgroundColor: Colors.white, appBar: appBar, /// 권한 요청을 위한 빌더 body: FutureBuilder<bool>( future: permissionFuture, builder: (context, snapshot) { if (snapshot.connectionState == ConnectionState.waiting || !snapshot.hasData) { return ColoredBox( color: Colors.blue, child: Center(child: CircularProgressIndicator()), ); } /// snapshot.data가 false 값인 경우는 사용자가 위치 권한 요청을 거부했을 때 if (snapshot.hasError || snapshot.data! == false) { return Center(child: Text('위치 권한을 허용해주세요.\n${snapshot.error}')); } /// 이하 위젯 생성 코드 ... }, ), ); } 이렇게 했을 때 앱 삭제 후 다시 빌드 했을 때, 그리고 재시작 했을 때도 정상적으로 잘 작동했습니다. 코드가 많이 훼손된 느낌도 들긴 하지만.. 나름대로 공부가 돼서 기분은 좋네요. 주저리주저리 쓰느라 정신 없었는데.. 잘 이해가 안 되거나 하고 싶은 피드백이 있다면 꼭 말씀해주세요! 아무쪼록 끝까지 읽어주셔서 감사합니다.

  • flutter
  • 클론코딩
  • geolocator
  • googlemaps
Ryu 댓글 1 좋아요 0 조회수 76

마지막 유의수준 0.05하에서 검정의 결과에 대한 질문입니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

'(귀무가설/대립가설)을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오' 라는 문장그대로 해석하면 될까요? 예를들어 귀무가설을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오 -> 귀무가설을 기각할지 채택할지 결정 대립가설을 기준으로 검정의 결과를 (채택/기각)중 선택하여 입력하시오 -> 대립가설을 기각할지 채택할지 결정

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
LJM 댓글 2 좋아요 0 조회수 114

로지스틱 회귀 강의에서 변수형 변수는 c()처리를 했는데

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

로지스틱 회귀 강의에서 변수형 변수는 c()처리를 했는데 여기서는 별도 처리를 안하는건가요? c()의 의미가 어떻게될까요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
bonanza9312 댓글 2 좋아요 0 조회수 89

머신러닝 pred[:,1] 이유가뭔가요?~

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

머신러닝 pred[:,1] 으로 하는 이유가뭔가요?~

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
봉동개미 댓글 2 좋아요 0 조회수 101

creatomate http request 오류 문의

해결됨

원클릭으로 AI가 생성해주는 Youtube 쇼츠 만들기 자동화(with n8n)

안녕하세요 주신 ison파일(자막 나눠들어간거까지) 잘 넣었는데 실행하니 왜 아웃풋이 안 나오는걸까요? 똑같이 해도 자꾸 오류가 생기는 어렵네요.ㅎㅎ creatomate 적용 강의듣다가 하나하나 따라하다가 저렇게 오류가 나서요 도와주셔유^^

  • python
  • youtube-api
  • n8n
  • ai-활용-(ax)
bangpb 댓글 2 좋아요 0 조회수 79

Min Cost Climbing stairs 질문

미해결

코딩테스트 [ ALL IN ONE ]

안녕하세요. [Min Cost Climbing stairs]에서 base code 설정시에 if n==0 or n==1: return 0 이 아닌 if n==0: return cost[0] if n==1: return cost[1] 로 설정해야 되는 것이 아닌지 문의드립니다. 인덱스 1에 있다고 하더라도 1을 밟아야 꼭대기에 도달할 수 있는 것이니 해당 인덱스의 cost 값을 return 해야하지 않는지에 대해 의문이 듭니다.

  • python
  • 코딩-테스트
  • 알고리즘
tmdals25959 댓글 2 좋아요 0 조회수 102

기출 6회 작업형1 문제 3번datetime

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요 6회 기출유형(작업형1) 강의에서 3번 문제를 풀 때 '날짜' 컬럼을 pd.to_datetime을 통해서 풀려면 코드 작성을 어떤 식으로 진행해야 할지 알려주시면 감사하겠습니다 ㅜㅜ

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
sujin3169 댓글 2 좋아요 0 조회수 48

작업형1 모의문제2 문제4

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

자료형 삭제할 때 방법3로 해도 되나요?

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
김서현 댓글 2 좋아요 0 조회수 36

구름IDE 서비스 종료 이후 학습환경

미해결

빅데이터 분석기사 시험 실기(Python)

안녕하세요. 본 강의의 연습문제 풀이가 구름IDE 환경에서 진행되고 있는데, 해당 서비스가 25년 10월 30일을 마지막으로 더 이상 지원하지 않는 것으로 보입니다. 이후 해당 강의 내용을 학습하기 위해서는 어떤 방법을 사용하면 좋을까요??

  • python
  • 빅데이터
hyunfelee 댓글 1 좋아요 0 조회수 178

실기 강의 계획

미해결

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

안녕하세요, 강사님 어쩌다 보니 실기 시험 준비 기간이 좀 늦어 졌는데, 지금 시험까지 약 10일 정도 밖에 남지 않은 상황인데, 지금부터 시작한다면 어떤식으로 학습하는게 좋을까요?ㅜㅜ

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
dkqehs 댓글 2 좋아요 0 조회수 83

예시문제 작업형 2(ver. 2025) rmse 문의드립니다.

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

train['환불금액'] = train['환불금액'].fillna(train['환불금액'].median()) test['환불금액'] = test['환불금액'].fillna(test['환불금액'].median()) train = train.drop('회원ID', axis=1) target = train.pop('총구매액') test_id = test.pop('회원ID') cols = train.select _dtypes(include ='O').columns df = pd.concat([train, test]) from sklearn.preprocessing import LabelEncoder for col in cols: le = LabelEncoder() # train[col] = le.fit _transform(train[col]) # test[col] = le.transform(test[col]) df[col] = le.fit _transform(df[col]) # df = pd.get_dummies(df[cols]) train = df[:len(train)] test = df[len(train):] from sklearn.model_selection import train_test_split X_tr, X_val, y_tr, y_val = train_test_split( train, target, test_size = 0.2, random_state=0) # from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor # rf = RandomForestRegressor(random_state=0, max_depth=5, n_estimators=500) # rf.fit (X_tr,y_tr) # pred = rf.predict(X_val) from xgboost import XGBRegressor xgb = XGBRegressor(random_state=0, max_depth=5, n_estimators=400, learning_rate=0.01) xgb.fit (X_tr, y_tr) pred = xgb.predict(X_val) from sklearn.metrics import mean_squared_error, r2_score mse = mean_squared_error(y_val, pred) rmse = mse**(1/2) r2 = r2_score(y_val, pred) print(mse, rmse, r2) 이렇게 작성했을때 이렇게 나오는데 잘된게 맞는건지 아닌건지 모르겠습니다. 선생님께서는 레이블 인코딩했을때 rmse가 813.22가 나오셨다는데 왜이렇게 차이가 많이나는지 모르겠습니다. 672765.0076766363 820.2225354601252 0.7020188276193622

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
김호범 댓글 2 좋아요 0 조회수 73

작업형1의 모의문제2번에 문제4번 풀이 질문 드립니다

해결됨

[퇴근후딴짓] 빅데이터 분석기사 실기 (작업형1,2,3)

작업형1의 모의문제2번에 문제4번 질문입니다 문제4 주어진 데이터에서 자료형(type)이 object인 컬럼은 삭제하고, 결측치는 0으로 대체한다. 행 단위로 합한 다음 그 값이 3000보다 큰 값의 데이터 수를 구하시오 ('age', 'f1', 'f2', 'f5', 'views'의 각 행별 합) 에서 두번째 라인의 행단위로 합한다음 그값이 3000 보다 큰 값의 데이타 수를 구하라 것으로 문제풀이는 아래와 같습니다 cols = df.select _dtypes(exclude='object').columns cols df = df[cols] df.head() df = df.fillna(0) df = df.T df.head() print(sum(df.sum() > 3000)) 여기서 질문이 문제에서 행단위로 합한다음 그 값이 3000보다 큰 데이타 수를 구하라는 의미는 단순한 워딩만 분석해 보면 아래 처리 이해 됩니다. 즉 , age f1 ... 등등의 행의 합을 구하고 그 값이 3000이 넘는 수가 몇개냐의 의미로 해석되됩니다. 선생님의 문제 풀이가 이해가 안가는데 설명 좀 부탁드립니다, cols = df.select _dtypes(exclude="object").columns cols df = df[cols] df = df.fillna(0) df = df.T df['tot'] = df.sum(axis=1) print(df['tot']) (df['tot'] > 3000).sum() 학습 관련 질문을 남겨주세요. 상세히 작성하면 더 좋아요! 질문과 관련된 영상 위치를 알려주면 더 빠르게 답변할 수 있어요 먼저 유사한 질문이 있었는지 검색해보세요

  • python
  • 머신러닝
  • 빅데이터
  • pandas
  • 빅데이터분석기사
ingoout 댓글 2 좋아요 0 조회수 45

인기 태그

인프런 TOP Writers

주간 인기글